python读取与写入tif图片的完整信息(过程详解)_Python

python读取与写入tif图片的完整信息

一、导入gdal包

在anconda环境下：

conda install gdal

在其他环境下，去这个网站下载gdal包，直接使用pip install gdal是不行的

python读取与写入tif图片的完整信息(过程详解)

注意：

对于liunx用户，建议使用conda安装，对于win用户两者都可以。

使用方式一：from osgeo import gdal

使用方式二: import gdal

读取if

				?

									#Tif文件读取

									def ReadTifImg(filename):

									    '''功能：用于读取TIF格式的遥感图像，

									       返回值：im_proj : 地图投影信息，一般在剪裁，拼合图像的时候不修改这部分信息

									             im_geotrans : 仿射矩阵,里面存放了地图绝对的地理信息位置

									             im_data：通道顺序位 [channel，width,height]'''

									    dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件

									    im_width = dataset.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数

									    im_height = dataset.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数

									    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵

									    im_proj = dataset.GetProjection()  # 地图投影信息

									    # GeoTransform[0]  横向 水平 [0,0.5,0,0,0,-0.5]

									    # GeoTransform[3]  左上角位置

									    # GeoTransform[1]是像元宽度 正值 相加

									    # GeoTransform[5]是像元高度 负值 相减

									    # 如果影像是指北的,GeoTransform[2]和GeoTransform[4]这两个参数的值为0。

									    im_data = dataset.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height)  # 将数据写成数组，对应栅格矩阵

									    del dataset

									    return im_proj, im_geotrans, im_data

写入tif

				?

									#Tif文件写入

									def WriteTifImg(filename, im_proj, im_geotrans, im_data, datatype=None):

									    '''功能：用于写TIF格式的遥感图像，同时兼容一个通道 和 三个通道

									       返回值：im_proj : 地图投影信息，保持与输入图像相同

									             im_geotrans : 仿射矩阵,计算当前图像块的仿射信息

									             im_data：通道顺序位 [channel,height,width]， 当前图像块的像素矩阵，

									             datatype：指定当前图像数据的数据类型，默认和输入的im_data类型相同'''

									    # gdal数据类型包括

									    # gdal.GDT_Byte,

									    # gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,

									    # gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64

									    # 判断栅格数据的数据类型

									    if datatype is None:  # im_data.dtype.name数据格式

									        if 'int8' in im_data.dtype.name:

									            datatype = gdal.GDT_Byte

									        elif 'int16' in im_data.dtype.name:

									            datatype = gdal.GDT_UInt16

									        else:

									            datatype = gdal.GDT_Float32

									    # 判读数组维数

									    if len(im_data.shape) == 3:

									        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape

									    else:

									        im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape

									        # 创建文件

									    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")  # 数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间

									    dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)

									    dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数

									    dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影

									    if im_bands == 1:

									        dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据

									    else:

									        for i in range(im_bands):  # 按波段写入

									            dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])

									    del dataset

补充：用python读取tif格式图像，opencv读取

				?

									import cv2

									img = cv2.imread("11.tif",1)

									#第二个参数是通道数和位深的参数，

									#IMREAD_UNCHANGED = -1#不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。

									#IMREAD_GRAYSCALE = 0#进行转化为灰度图，比如保存为了16位的图片，读取出来为8位，类型为CV_8UC1。

									#IMREAD_COLOR = 1#进行转化为RGB三通道图像，图像深度转为8位

									#IMREAD_ANYDEPTH = 2#保持图像深度不变，进行转化为灰度图。

									#IMREAD_ANYCOLOR = 4#若图像通道数小于等于3，则保持原通道数不变；若通道数大于3则只取取前三个通道。图像深度转为8位

									print (img)

									print (img.shape)

									print (img.dtype)

									print (img.min())

									print (img.max())

									#创建窗口并显示图像

									cv2.namedWindow("Image")

									cv2.imshow("Image",img)

									cv2.waitKey(0)

									#释放窗口

									cv2.destroyAllWindows()